Elder ResearchのFraud Analyticsディレクター、Antonia de Medinaceli氏は、次のように述べています。データマイニング、予測分析、およびテキストマイニングの大手コンサルタント。彼女は分析が必須であると考えています。
私たちは彼女をに招待しましたディスカバリーサミット2012 9月12日、SASワールド本社にて。彼女は、予測分析は以前は組織に競争上の足がかりを与えていましたが、今ではその使用が標準となっていると説明します。
ニューヨークで開催された去年のPredictive Analytics Worldで、SAS EditorのAnna Brownがde Medinaceliにインタビューし、データマイニングの傾向と、組織でアナリティクスを使用するためのビジネスケースを構築する方法についてインタビューしました。これが要約版です。
データマイニング作業に驚くべき傾向がありましたか？
この何年も経った後でさえも、最大の驚きの1つは、データマイニングプロジェクトに対する外部要因の影響です。データマイナーとして、私たちはモデルを構築し始めて、データに対処することに興味を持っています - それはデータマイナーにとって非常にエキサイティングな部分です。しかし、ほとんどの場合、データへのアクセス、データの清潔さ、または組織内の政治的状況にかかわらず、政治的問題、制度上の問題に対処する必要があります。上位管理者によるデータマイニングの受け入れは、克服する必要があるハードルです。だから私たちは実際に技術的な仕事をすることの非常にエキサイティングな部分に到達することができる前にコンサルタントとして対処しなければならないこれらすべての周辺問題を持っています。
データマイニングの分野で、今後数年間で新たに見られるアプローチは何ですか？
新しいアルゴリズムを開発し、既に存在しているアルゴリズムを完成しようと試みることとは別の傾向があります。少なくとも伝統的なデータマイニングの面では、それはかなり確立されているようです。しかしテキストマイニングの面では、かなりの研究が行われています。業界標準とベストプラクティスはまだ確立されています。そして、テキスト、構造化されていないデータが、そこにある多くのデータマイニングモデルの正確性をどのように高めることができるかについて、人々はまだ自分たちのやり方を感じています。不正検出の分野でもかなりの仕事が行われています。これは確かに私の関心分野です。
予測分析のためのビジネスケースの構築を支援するためのベストプラクティスは何ですか？
クライアントに通常推奨するのは、組織内のチャンピオン、または予測分析が組織内で使用するための非常に価値のある技法であることが本当に示されている問題点を見つけることです。また、長期の分析プロジェクトに参加する前に、すばやい勝利、概念実証プロジェクトの実行をお勧めします。小さなデータセットを使ってかなり迅速に何かをすることをお勧めします - それを「シングルヒット」と呼びます - そして、後でホームランに行くようにします。
完全なビデオインタビューについては、にアクセスしてください。 SASビジネス分析知識交換 。
